【在线回放】NVIDIA GTC 2024 大会 | 如何降低 AI 工程成本？蚂蚁从训练到推理的全栈实践
💡
原文中文，约5200字，阅读约需13分钟。
📝
内容提要
蚂蚁集团在AI工程领域的实践经验和开源项目。包括DLRover、分布式推理引擎、GLake和模型优化器。DLRover提高了训练效率和稳定性。分布式推理引擎提供了多种特性。GLake在显存和传输优化方面取得了显著效果。模型优化器用于资源节约、模型泛化能力和加速收敛。蚂蚁集团鼓励开源共建和分享。
🎯
关键要点
- 蚂蚁集团在AI工程领域的实践经验和开源项目包括DLRover、分布式推理引擎、GLake和模型优化器。
- DLRover提高了训练效率和稳定性，支持大规模分布式训练。
- 分布式推理引擎提供多种特性，支持多种模型的推理需求。
- GLake在显存和数据传输优化方面取得显著效果，吞吐量提高近四倍。
- 模型优化器用于资源节约、提高模型泛化能力和加速收敛。
- 蚂蚁集团鼓励开源共建与分享，欢迎同行参与开源项目。
➡️
